python使用opencv换照片底色

第一次使用opencv,遇到了很多问题,记录一下

安装问题

代理

由于pip使用了代理而电脑代理没开,导致pip install opencv-python时一直报错连接不上代理

解决办法:

使用pip install -i <清华源>
开启代理

无法引入jar包

安装完成后在交互模式可以正常使用

输入python

import cv2

不报错就说明正常安装了

但是在jupyter notebook 中引入一直报错,找不到cv2模块

经过百度后,测试如下

在交互模式下输入如下命令查看python环境

import sys
sys.executable

这是anaconda下的一个虚拟环境,没有问题

再在jupyter notebook下输入同样的命令,查看python环境,发现竟然不是上述环境

而是 anaconda3/share下的环境

至此,就查询到了问题的原因:

jupyter notebook 是anaconda的公共包

进入虚拟环境后 pip install jupyter 再次启动jupyter notebooke 就正常了

使用opencv及原理

这是个啥? -> http://c.biancheng.net/view/1089.html

使用opencv换照片底色的原理很简单

读取照片
将照片转换为灰度图
提取灰度图底色的BGR上下边界
使用opencv转换背景底色的BGR值(第三步已经获取了背景色的上下边界,边界之中的所有颜色都会被转换为255,边界之外的颜色都会被处理为0)
循环处理像素点,将第四步转换后的255(背景色)转换为你想要的颜色
输出,保存

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('zhuominghua.jpg')# 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)
cv2.imshow('[img]',img)# 图片转换为灰度图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 查看灰度图
cv2.imshow('hsv',hsv)# 图片的二值化处理
lower_blue=np.array([100,0,200])
upper_blue=np.array([200,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
print(mask)#腐蚀膨胀
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
# cv2.imshow('erode',erode)dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
# cv2.imshow('dilate',dilate)#遍历每个像素点，进行颜色的替换
for i in range(rows):for j in range(cols):if erode[i,j]==255: # 像素点为255表示的是白色，我们就是要将白色处的像素点，替换为红色img[i,j]=(255,255,255) # 此处替换颜色，为BGR通道，不是RGB通道
# 显示处理后的图片
cv2.imshow('res',img)# 保存
cv2.imwrite("zhuominghu_white.jpg", img)
# 窗口等待的命令，0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

代码是参照网上的例子,经过实验,很好用

但是在图片的二值化处理阶段,比较麻烦,需要从灰度图中获取背景色的BGR值,再计算上下边界

灰度图的颜色使用BGR表示的,而不是 RGB

使用的到方法:

imread() 读取源图片
imshow() 展示图片
imwrite() 输出图片
cvtColor() 转换灰度图
inRange() 二值化处理,将上下边界内的颜色值处理为255,其他的颜色值处理为0